«time-series» etiketlenmiş sorular

Aynı hisse senedi endeksinin gecikmeli (12 aylık) Yıllık getiri getirilerinin, kredi marjının (aylık risksiz tahvillerin ortalaması ile kurumsal tahvilin farkı arasındaki farklar) gerileyen bir regresyon modeli görüyorum verimler), Yıllık enflasyon enflasyonu ve yıllık üretim endeksi. Öyle görünüyor (bu durumda Hindistan'a özgü verileri alt üstlasanız da): SP500YOY(T) = a + b1*SP500YOY(T-12) …

13 regression  time-series  autocorrelation 

L1 düzenli lineer regresyonu takmak için koordinat inişine karşı LARS [1] kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Ben esas olarak performans yönleriyle ilgileniyorum (sorunlarım Nyüzbinlerce ve p<20'de olma eğilimindedir ). Ancak, diğer görüşler de takdir edilecektir. edit: Soruyu gönderdiğimden beri, chl, Friedman ve arkadaşları tarafından koordinat inişinin diğer yöntemlerden önemli ölçüde …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Tekil Değer Ayrışmasını boyutsallık azaltma tekniği olarak kullanıyorum. NBoyut vektörleri göz önüne alındığında D, fikir, ilişkisiz boyutların dönüştürülmüş bir uzayındaki özellikleri temsil etmek, bu da bu alanın özvektörlerindeki verilerin bilgilerinin çoğunu azalan bir önem sırasına yoğunlaştırmaktır. Şimdi bu prosedürü zaman serisi verilerine uygulamaya çalışıyorum. Sorun şu ki, tüm diziler aynı …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

Bu biraz aptalca bir soru, ama cevaba ciddi bir ilgim var. Bir psikiyatri hastanesinde çalışıyorum ve her koğuşta her gün o koğuştaki şiddet düzeyi hakkında toplanan üç yıllık verilerim var. Açıkçası bu verilere uyan model bir zaman serisi modelidir. Daha normal hale getirmek için puanları değiştirmek zorunda kaldım. Farklı verilerle …

13 time-series  forecasting 

Bu oldukça genel bir soru: Tipik olarak, birden fazla farklı model kullanmanın bir örnek seriden zaman serisini tahmin etmeye çalışırken bir modelden daha iyi performans gösterdiğini gördüm. Model kombinasyonunun tek bir modelden daha iyi performans göstereceğini gösteren iyi makaleler var mı? Birden fazla modeli birleştirme konusunda en iyi uygulamalar var …

13 time-series  modeling  model-comparison 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Oldukça mevsimsel bir ürün için günlük satış verilerim var. Regresyon modelinde mevsimsellik yakalamak istiyorum. Üç aylık veya aylık verileriniz varsa, bu durumda sırasıyla 3 ve 11 kukla değişken oluşturabileceğinizi okudum - ancak günlük verilerle ilgilenebilir miyim? Üç yıllık günlük verilerim var. Bağımsız değişkenler fiyat noktası, promosyon bayrağı (evet / hayır) …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Zaman serisinin modellenmesi sırasında, örneğin bir AR (1) işlemi (2) açıklayıcı değişken olarak gecikmeli bağımlı değişkeni (sağ tarafta) içerdiğinden (1) hata terimlerinin korelasyon yapısını modelleme olanağına sahiptir. Anlamak istiyorum, bazen gitmek için önemli nedenler (2). Ancak, (1) veya (2) veya her ikisini birden yapmanın metodolojik nedenleri nelerdir?

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Bu özel durumda, bir gölün dontuğu güne değiniyorum. Bu "buzlanma" tarihi yalnızca yılda bir kez olur, ancak bazen hiç olmaz (kış sıcaksa). Yani bir yılda göl 20. günde (20 Ocak) donabilir ve başka bir yıl hiç donmayabilir. Amaç, buzlanma tarihinin sürücülerini bulmaktır. Tahminler her yıl sonbahar / kış hava sıcaklığı …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Rob Hyndman'ın tahmin paketini kullanarak R'de bazı tahminler yapıyorum . Pakete ait kağıt burada bulunabilir . Makalede, otomatik tahmin algoritmalarını açıkladıktan sonra, yazarlar algoritmaları aynı veri kümesine uygularlar. Bununla birlikte, hem üstel bir yumuşatma hem de ARIMA modelini tahmin ettikten sonra, anlamadığım bir açıklama yaparlar (sayfa 17): Bilgi kriterlerinin karşılaştırılabilir …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Arima kullanmadan önce bir seriyi (ihtiyaç duyduğu varsayılarak) fark etmek daha mı iyi, yoksa Arima içinde d parametresini kullanmak için daha mı iyi? Aynı model ve verilerle hangi güzergahın alındığına bağlı olarak, takılan değerlerin ne kadar farklı olduğuna şaşırdım. Yoksa yanlış bir şey mi yapıyorum? install.packages("forecast") library(forecast) wineindT<-window(wineind, start=c(1987,1), end=c(1994,8)) …

13 r  time-series  arima 

Aralık çubuklarının plot.stltam olarak ne anlama geldiğini anlamakta zorlanıyorum . Gavin'in bu soru üzerine yazısını buldum ve belgeleri de okudum, ayrışan bileşenlerin göreceli büyüklüğünü söylediklerini anlıyorum, ancak yine de nasıl çalıştıklarından tam olarak emin değilim. Örneğin: veri: küçük çubuk, ölçeksiz mevsimsel: tam çubuk, -0.6 ile 0.2 arasında değişen ölçek ile …

13 r  time-series 

Bir zaman dizisini zamanın herhangi bir kesinlik düzeyinde ölçebilirseniz ve çalışmanın amacı X ve Y arasındaki bir ilişkiyi tanımlamaksa, bir başkasına göre belirli bir toplama düzeyini seçmek için ampirik bir gerekçe var mı, yoksa teori ve / veya pratik sınırlamalara dayanarak seçim yapılabilir mi? Bu ana soruya üç alt sorum …

13 time-series  aggregation  disaggregation 

Bir zaman serisindeki olayları tanımlamaya çalışan birden fazla bağımsız kodlayıcım var - bu durumda, yüz yüze sohbetin videosunu izlemek ve belirli sözsüz davranışlar (örneğin kafa başlıkları) aramak ve her birinin zamanını ve kategorisini kodlamak Etkinlik. Bu veriler, hangisi ile çalışmak daha kolay olursa, yüksek örnekleme hızına (30 kare / saniye) …

13 time-series  reliability  agreement-statistics 

Bu soru çok temel olabilir. Bir verinin zamansal eğilimi için, "ani" değişikliğin gerçekleştiği noktayı bulmak istiyorum. Örneğin, aşağıda gösterilen ilk şekilde, bazı istatistik yöntemlerini kullanarak değişiklik noktasını bulmak istiyorum. Ve böyle bir yöntemi, değişiklik noktasının açık olmadığı diğer bazı verilere uygulamak istiyorum (2. şekil gibi).

13 time-series  trend  change-point